應用倒傳遞網路預測日本來台航空客運需求之研究

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Title:	應用倒傳遞網路預測日本來台航空客運需求之研究
Other Titles:	A Back-propagation Neural Network Model to Forecast Air Passenger Demand from Japan to Taiwan
Authors:	章國威;王薏婷;陳淑娟;郭仕堯
Keywords:	倒傳遞網路;需求預測;航空客運;back-propagation neural networks;forecast;air passenger
Date:	2010-09
Issue Date:	2018-10-09 12:10:19 (UTC+8)
Publisher:	管理實務與理論研究編輯委員會
Abstract:	航空運量之預測，自策略規劃至實際營運皆具不可忽略之重要性，本研究採取監督式學習網路中之倒傳遞神經網路(Back-Propagation Network)，自行撰寫MATLAB程式，建構日本來台航空客運需求預測模式。本研究透過回顧相關文獻，市場分析與初步評估，決定輸入變數，再運用去除法、加入法與貢獻圖，檢驗其影響程度。實證結果發現以日本人口、日本就業人口、日本個人所得、日本GDP、日本GNP、外幣匯率、航班數量、臺灣個人所得等8項變數，預測日本來台航空客運量之平均絕對百分誤差(Mean Absolute Percentage Error)爲0.34%，預測能力極佳。探討輸入變數得知，航班數量、臺灣個人所得與外幣匯率之影響最大。
Relation:	管理實務與理論研究 4(3), p.120–132
DOI:	10.29916/JMPP.201009.0007
Appears in Collections:	[Department of International Tourism management] Journal Article

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